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21:9 电影宽幅 Hero:左侧柔光留白,右侧悬浮多层虹彩玻璃图像板与陶瓷光环,gpt-image-2.5 为发光立体字,冷蓝粉金多色渐变。作为 gpt-image-2.5-flare 详情页顶部横幅。

OpenAI

GPT Image 2.5

gpt-image-2.5-flare/text-to-image

OpenAIの2段階画像生成・編集モデル。Flareは速度を重視し、Sunburstは精度を追求し、テキストからの画像生成と複数回の画像修正の両方に対応

ルート

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作品ギャラリー

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  • 世界観シーンコンセプトアート:Flare テキストtoイメージによる雰囲気探索
  • スタイルのスペクトル:写実からフラットなイラストへの進化
  • ECサイト級の製品写真の質感:単一被写体のライティングとマテリアル制御
  • Flare テキストtoイメージ人物:リアル感と芸術化のデュアルスタイル比較

出力

image
パラメータを入力して生成すると、結果がここに表示されます。

料金

gpt-image-2.5-flare/text-to-image per image

仕様 単価
1K $0.050
2K $0.080
4K $0.120

位置づけの概要

gpt-image-2.5-flare は OpenAI 画像生成ファミリーのテキストto画像ラインであり、速度と品質のバランスを取り、バッチで画像生成を行うアプリケーションに適しています。最大 20000 文字のプロンプトを受け付け、1K から 4K の解像度と多様なアスペクト比を指定でき、1K では透明背景出力にも対応します。前世代と比較して、このバージョンはより高い生成品質を維持しながら単一画像あたりの遅延を低減しており、Eコマース用画像、ソーシャルメディア素材、迅速なプロトタイプ検証など、スループットが求められるシーンに適しています。

主なハイライト

  • 速度と品質を両立したテキストto画像ライン——Flare は大多数のアプリケーションのデフォルト選択肢として位置づけられ、品質が前世代より優れつつ単回生成の所要時間を大幅に短縮し、高並列の画像生成に適しています。
  • 1K で透明背景を直接出力可能——1K 解像度で background を transparent に指定すると、透明背景画像を直接取得でき、後工程の切り抜きや合成の手間を削減します。
  • 解像度と画角を柔軟に選択可能——1K、2K、4K の 3 段階の解像度と十数種類のアスペクト比に対応し、配信チャネルに応じて完成画像の仕様を直接選択できます。

機能説明

長文プロンプトによるテキストto画像:単一プロンプトは最大 20000 文字まで可能で、複雑なレイアウトや構造化情報の記述に適し、参照画像を用意することなくテキストから直接画像を生成します。

解像度とアスペクト比の制御:1K、2K、4K の中から出力グレードを選択でき、1:1、16:9、21:9、9:16 などの比率から画角を指定し、配置先に合わせた仕様で一度に生成できます。

透明背景出力:1K 解像度では background を transparent に設定して透明背景画像を生成でき、素材の重ね合わせや後続の合成フローに適しています。

適用シーン

  • Eコマース・運用チームによる商品画像のバッチ生成——商品のセールスポイントをテキスト入力として、チャネル比率に応じた画像をバッチ产出し、商品詳細ページや配信素材に直接利用します。
  • ソーシャルメディアクリエイターによるコンテンツ画像の迅速な制作——短いプロンプトと 9:16 または 1:1 の比率を組み合わせて画像を生成し、企画から公開までの画像制作サイクルを短縮します。
  • プロダクトチームによるビジュアルプロトタイプ検証——要件レビュー前に低コスト・低遅延のテキストto画像で複数のビジュアル方向性を素早く比較し、方針決定後に精緻化へ進みます。
  • デザイナーによる透明背景素材の生成——1K 透明背景モードで直接重ね合わせ可能なグラフィック要素を生成し、ポスター、ページ、動画合成に利用します。

制限と選定のアドバイス

このラインはテキストto画像のみに対応し、参照画像に基づく編集や反復的な精緻化はできません。こうしたニーズには同ファミリーの画像編集ラインを選ぶ必要があります。透明背景は 1K でのみ利用可能で、2K または 4K を選択した場合は背景モードを指定できません。4K 出力は計算コストと所要時間が増大するため、低遅延のバッチシーンでは 1K または 2K を優先することを推奨します。密集した小さい文字や複雑な図例を含むレイアウトは依然として誤りが生じやすいシーンであり、導入前に人手による確認が必要です。モデルはクローズドソースのインターフェースであり、ローカルデプロイやファインチューニングには対応せず、コンテンツの利用は関連するコンプライアンス要件に従う必要があります。

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